Efectos en los potenciales relacionados con eventos (ERPS) bajo estímulos auditivos y visuales fuera de reposo en procesos de atención
Para examinar los efectos neuronales durante la conducción, un proceso complejo y desafiante de descifrar, se propuso desarrollar un experimento que emule fielmente las condiciones típicas de conducción diaria. Este estudio utiliza avanzadas técnicas de captura de respuestas cerebrales mediante EEG,...
- Autores:
-
Mozo Terán, Mauricio José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
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- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/15740
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/15740
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- Palabra clave:
- Ingeniería Biomédica
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Neurociencia
Conducción
Neuroscience
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Para examinar los efectos neuronales durante la conducción, un proceso complejo y desafiante de descifrar, se propuso desarrollar un experimento que emule fielmente las condiciones típicas de conducción diaria. Este estudio utiliza avanzadas técnicas de captura de respuestas cerebrales mediante EEG, empleando programas especializados como BCI2000 y MATLAB. Mediante la integración de análisis de PSD y ERPs, este enfoque permitió no solo observar de manera efectiva los efectos neurales sino también formular hipótesis sobre sus causas subyacentes. Las visualizaciones gráficas y las estadísticas detalladas obtenidas enriquecieron la comprensión de estos patrones, proporcionando indicios valiosos para futuras investigaciones en neurociencia aplicada a la conducción y otros contextos de atención sostenida |
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[1] N. Lavie, “Distracted and confused?: Selective attention under load,” Trends Cogn Sci, vol. 9, no. 2, pp. 75–82, Feb. 2005, doi: 10.1016/j.tics.2004.12.004. [2] A. E. Wester, K. B. E. Böcker, E. R. Volkerts, J. C. Verster, y J. L. Kenemans, “Eventrelated potentials and secondary task performance during simulated driving,” Accid Anal Prev, vol. 40, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2008, doi: 10.1016/j.aap.2007.02.014. [3] Y. Yang, Z. Ye, S. M. Easa, Y. Feng, y X. Zheng, “Effect of driving distractions on driver mental workload in work zone’s warning area,” Transp Res Part F Traffic Psychol Behav, vol. 95, pp. 112–128, May 2023, doi: 10.1016/j.trf.2023.03.018. [4] J. Guo, K. Wang, M. Xu, G. Huang, y O. Mendoza-Montoya, “Decoding EEG rhythms offline and online during motor imagery for standing and sitting based on a brain-computer interface”. [5] P. Kawthekar and C. Kästner, “Sensitivity Analysis For Building Evolving & Adaptive Robotic Software”. [6] A. Pirrone, A. Reina, T. Stafford, J. A. R. 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Pulgarín Giraldo, Juan Diegovirtual::5600-1Mozo Terán, Mauricio JoséUniversidad Autónoma de OccidenteCastro Cabrera, Paola Alexandra2024-08-14T20:15:02Z2024-08-14T20:15:02Z2024-07-16Mozo Terán, M. J. (2024). Efectos en los potenciales relacionados con eventos (ERPS) bajo estímulos auditivos y visuales fuera de reposo en procesos de atención. (Proyecto de grado). Universidad Autónoma de Occidente. Cali. Colombia. https://hdl.handle.net/10614/15740https://hdl.handle.net/10614/15740Universidad Autónoma de OccidenteRespositorio Educativo Digital UAOhttps://red.uao.edu.co/Para examinar los efectos neuronales durante la conducción, un proceso complejo y desafiante de descifrar, se propuso desarrollar un experimento que emule fielmente las condiciones típicas de conducción diaria. Este estudio utiliza avanzadas técnicas de captura de respuestas cerebrales mediante EEG, empleando programas especializados como BCI2000 y MATLAB. Mediante la integración de análisis de PSD y ERPs, este enfoque permitió no solo observar de manera efectiva los efectos neurales sino también formular hipótesis sobre sus causas subyacentes. Las visualizaciones gráficas y las estadísticas detalladas obtenidas enriquecieron la comprensión de estos patrones, proporcionando indicios valiosos para futuras investigaciones en neurociencia aplicada a la conducción y otros contextos de atención sostenidaTo examine the neural effects during driving, a complex and challenging process to decipher, we set out to develop an experiment that closely emulates typical daily driving conditions. This study uses advanced techniques for capturing brain responses via EEG, using specialized software such as BCI2000 and MATLAB. Integrating PSD analysis and ERPs allowed the practical observation of neural effects and the formulation of hypotheses about their underlying causes. The graphical visualizations and detailed statistics enrich understanding these patterns, providing valuable clues for future neuroscience research applied to driving and other contexts of sustained attentionProyecto de grado (Ingeniero Biomédico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2024PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)76 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería BiomédicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Efectos en los potenciales relacionados con eventos (ERPS) bajo estímulos auditivos y visuales fuera de reposo en procesos de atenciónTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85[1] N. Lavie, “Distracted and confused?: Selective attention under load,” Trends Cogn Sci, vol. 9, no. 2, pp. 75–82, Feb. 2005, doi: 10.1016/j.tics.2004.12.004.[2] A. E. Wester, K. B. E. Böcker, E. R. Volkerts, J. C. Verster, y J. L. Kenemans, “Eventrelated potentials and secondary task performance during simulated driving,” Accid Anal Prev, vol. 40, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2008, doi: 10.1016/j.aap.2007.02.014.[3] Y. Yang, Z. Ye, S. M. Easa, Y. Feng, y X. Zheng, “Effect of driving distractions on driver mental workload in work zone’s warning area,” Transp Res Part F TrafficPsychol Behav, vol. 95, pp. 112–128, May 2023, doi: 10.1016/j.trf.2023.03.018.[4] J. Guo, K. Wang, M. Xu, G. Huang, y O. Mendoza-Montoya, “Decoding EEG rhythms offline and online during motor imagery for standing and sitting based on abrain-computer interface”.[5] P. Kawthekar and C. Kästner, “Sensitivity Analysis For Building Evolving & Adaptive Robotic Software”.[6] A. Pirrone, A. Reina, T. Stafford, J. A. R. Marshall, y F. 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